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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-10-03 13:30 複数のアテンション機構を用いたCNNに基づく指紋認証の高精度化 ○流石凪彩・伊藤康一・青木孝文（東北大）  BioX2022-55 |
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| 抄録 | （和） | 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network: CNN) を用いて指紋画像から複数の特徴を抽出する指紋認証手法が提案されている．少数の学習データで高い精度を達成できる一方で，ネットワークが複雑になり，規模も大きくなる問題がある．本論文では，CNN に複数のアテンション機構を導入することで，ネットワークサイズを大きくすることなく，指紋認証精度を向上させる手法を検討する．公開データセットを用いた性能評価実験を通して提案手法の有効性を示す． |
| （英） | Fingerprint recognition methods that extract multiple features from a fingerprint image using a Convolutional Neural Network (CNN) have been proposed. While this method can achieve high accuracy with a small number of training data, there is the problem that the network structure becomes complex and the size of the network becomes large. In this paper, we investigate a method to improve the accuracy of fingerprint recognition without increasing the network size by introducing multiple attentional mechanisms into the CNN. We demonstrate the effectiveness of the proposed method through performance evaluation experiments using public datasets. | |
| キーワード | （和） | バイオメトリクス / 指紋認証 / convolutional neural network / アテンション機構 / / / / |
| （英） | biometrics / fingerprint recognition / convolutional neural network / attention mechanism / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 197, BioX2022-55, pp. 1-6, 2022年10月. | |
| 資料番号 | BioX2022-55 | |
| 発行日 | 2022-09-26 (BioX) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2022-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX |
| 開催期間 | 2022-10-03 - 2022-10-03 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館（石垣島） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | バイオメトリクス一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2022-10-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数のアテンション機構を用いたCNNに基づく指紋認証の高精度化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Improvement of CNN-Based Fingerprint Recognition Using Multiple Attention Mechanism |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | バイオメトリクス / biometrics |
| キーワード(2)（和/英） | 指紋認証 / fingerprint recognition |
| キーワード(3)（和/英） | convolutional neural network / convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | アテンション機構 / attention mechanism |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 流石 凪彩 / Nagisa Sasuga / サスガ ナギサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-10-03 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2022-55 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.197 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-26 (BioX) |
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